你训练一个检测模型，batch size=64，用 SGD，初始 lr=0.02，warmup 500 iter，之后 cosine decay 到 0，总迭代 90k。你发现前 1k iter 训练 loss 先升后降，最终验证指标明显差于 constant lr。请给出诊断方案：怎么判断是 warmup 不够、cosine 形状不合适，还是总迭代数与数据量不匹配？你会固定哪些变量、记录哪些曲线来做消融？
面试官在考什么
判断候选人能否把 warmup 和主调度拆开诊断，而不是把 schedule 当成一个不可解释的黑盒。
回答框架 · 前两步
- 先复现 baseline：固定数据顺序、batch size、模型初始化、优化器，只改 warmup 步数（0、500、2k、5k）或 schedule 形状（constant、cosine、step），对比训练 loss、验证指标和 lr 曲线。
- 前 1k iter loss 先升后降常见于早期 lr 相对参数尺度偏大、BN 统计量未稳定或优化器二阶矩估计噪声大；warmup 不足会让早期更新破坏预训练/初始化状态。
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延伸阅读
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